绍数字营销人员和电子商务公

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使用地理位置来联系您的客户
地理围栏在任何预定义的物理区域周围建立虚拟边界。这是一种针对性很强且有效的营销技术，使营销人员能够在适当的地点和时间发送个性化的消息。80% 的购物者在店内使用手机进行搜索和比较，这是吸引他们注意力的绝佳机会。您是否知道 51% 的客户直接通过地理围栏营销发现了新公司或新产品？

它非常成功，但只有约 22% 的企业采用超本地化营销。这是击败当地市场竞争的好方法。

您想了解基于位置的营销计划如何提高您 德国消费者手机号码列表 的销售额和品牌知名度吗？请在此留言。尽管实施基于位置的广告活动可能很复杂，但这是非常值得的投资。股票交易、在线欺诈检测、聊天机器人、自动驾驶汽车、定向电子邮件和 HELLO Barbie 有什么共同点？它们都依靠机器学习来不断改进其功能。

它始于 20 世纪 50 年代，当时 IBM 技术人员 Arthur Samuel 开发了跳棋程序，并于 1952 年创造了“机器学习”。它使用“极小极大”策略，最大限度地减少每一步失败的可能性。最终，该程序“学会”了击败人类跳棋冠军的正确动作。



如今，机器学习已经改善了我们几乎每个行业的生活和工作方式。例如，亚马逊报告称，来自机器学习的个性化产品推荐创造了其总收入的 35%。他们的云服务 Amazon Web Services (AWS) 使用从 ML 收集的数据。他们用它来为客户定制服务，客户也可以从营销洞察中受益。

这篇文章将重点介司在内容、社交媒体、PPC、电子邮件营销和 SEO 方面如何利用机器学习。如果您的营销尚未纳入 ML，请了解它如何帮助您进行优化、个性化和分析。要了解有关电子商务中的人工智能和机器学习的更多信息，请查看此资源，了解它如何改进网站搜索。



什么是机器学习？
Klaviyo 预测分析仪表板屏幕截图

机器学习是计算机科学，是人工智能 (AI) 的一部分，它使用数据和算法来模仿人类的学习。ML通过像人脑一样的训练和实践逐渐提高其准确性。

机器学习计算机算法可以通过经验和应用数据自动改进。机器学习算法首先基于样本数据（称为训练数据）构建模型。算法使用数据与更多经验相结合来做出预测或决策，而无需明确编程。换句话说，就是自学成才。

为什么机器学习对营销人员很重要？

机器学习通过筛选客户数据来寻找新的见解并简化营销流程，从而帮助解决数字营销问题。机器学习在营销中的重要用途之一是它揭示客户行为的趋势。公司可以使用这些数据开发新产品、更有效地瞄准受众并提供相关优惠以推动更多业务。